Segmentation d'images IRM multi-échos tridimensionnelles pour la détection des tumeurs cérébrales par la théorie de l'évidence
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Abstract EN:
Magnetic resonance imaging is a grateful tool for observation of the human brain anatomy. In particular, the diversity of the parameters acquisition provides several views of the brain useful for the detection of brain tumours. In the framework of the help of diagnosis, we study and propose an evidential segmentation scheme of multi-echoes MR brain images based on Demspter-Shafer theory. Considering each neighbor as an information source, we propose the use of a weighted spatial combination rule. It allows to consider each voxel in its spatial environment and leads to a real region segmentation. Applied to multi-echoes MR data, our process provides accurate segmentation of the brain and allows the tumours detection. Moreover, we study the conflict issued from the spatial combination process. We show the conflict is a new source of evidence which reflects the spatial organization of the data. In particular, this data can be used by specialists to soften the previous segmentation results.
Abstract FR:
L'imagerie par résonance magnétique (IRM) est un outil puissant permettant l'observation in vivo de l'anatomie cérébrale. La diversité de ses pondérations d'acquisition offre aux spécialistes une informations riche et abondante, particulièrement adaptée au diagnostic des tumeurs. Dans ce travail, nous proposons une méthode de segmentation multi-échos des images IRM cérébrales fondée sur la théorie de l'évidence. Nous proposons, en particulier, une méthode d'intégration d'informations contextuelles fondée sur une combinaison pondérée de fonctions de croyance. Nous montrons que ce processus conduit à une réelle segmentation en régions permettant l'extraction des tumeurs cérébrales. Nous étudions ensuite la nature du conflit issu de la combinaison spatiale et montrons qu'il s'agit d'une information utile et représentative de la position des frontières entre les différentes structures anatomiques. Enfin, nous proposons la mise en coopération des informations " régions " et " frontières " issues de ce processus.